云南省科技創新、碳排放強度與區域經濟發展的交互效應
——基于VAR模型

僧建芬

（云南財經大學商學院，云南 昆明 650221）

一、引言

“十三五”期間，云南省科技創新水平指數提升2位，科技創新綜合實力明顯提升，對經濟社會高質量發展有支撐引領之意[1]。與此同時，科技的創新與能源也有著千絲萬縷的關聯，科技的創新是人才集聚后產生的聚合效應，而科研與科技創新成果的實施落地，便于能源的消耗或儲積不可分割。當下，云南省碳排放總量得到控制，低碳交通運輸體系的建設及新能源車輛的逐年增加，科技創新在一定層面上節能減排，進一步推動綠色發展概念及保護生態環境。

目前國內學者對科技創新、碳排放強度與經濟增長也做了部分研究。

第一，對科技創新與經濟發展之間的關系研究。謝周亮等研究科技創新、產業升級與經濟增長三者之間的關系，得出產業結構升級在科技創新與區域經濟增長之間均存在中介效應，經濟增長水平越高，科技創新對其促進作用就越強[2]；杜爾玏等研究發現科技創業可以顯著地通過帶動區域就業、提升區域創新能力和促進產業結構的優化升級來帶動經濟增長[3]。

第二，對碳排放強度與經濟發展之間的關系研究。趙明軒等研究表明碳排放與經濟增長均呈雙向因果關系，能源消費與經濟增長互為重要影響因素；馮丹蕾等研究發現經濟增長通過提高城市化水平對碳排放具有促進效應，通過提高服務化水平對碳排放形成減弱效應[4]。

第三，對科技創新與碳排放強度之間的關系研究。高大偉實證表明我國科技創新系統和低碳經濟系統呈現出互相推動和共同協調發展的局面[5]；張玉華等研究科技創新、城鎮化與碳排放三者之間的影響機理，研究表明城鎮化對碳排放的影響具有雙重門檻效應，而科技創新的發展也有利于抑制碳排放效應[6]。

綜上所述，國內學者對三者之間關系進行研究的文章較為欠缺，郭莉等提出科技創新和經濟發展對本地碳排放強度有顯著的抑制作用[7]。但由于各省經濟發展及省情不同，可能導致其關系出現差異，則需要具有針對性地對云南省三者之間的相互關系進行詳細探析，為該省未來促進經濟高質量增長及發展制定相關政策提供一定的參考價值。

二、模型設定、變量設置及數據來源

1.模型設定

基于VAR建立的基礎是數據統計，把系統內每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而把單時間序列自回歸模型（AR）推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型[8]。

Sims 1980年在對結構模型所固有的“不可信賴的識別約束”的評論中，提出了多變量自回歸模過程，VAR（p）的一般形式為：

其中，p為滯后階數，xt包含在VAR中個變量的（n×1）向量；A0為（n×1）截距項向量；Ai為（n×n）系數矩陣；et為（n×1）誤差項向量。

2.變量設置及數據來源

在衡量科技創新的指標時，Alfranca等[9]、Acemoglu等[10]采用科研投入（R&D）作為輸入變量，因此采用R&D投入衡量科技創新水平；碳排放強度則云南省年度排放總量來衡量；區域經濟發展采用人均GDP來衡量。三個變量時間序列數據來源于《中國城市統計年鑒》、《云南統計年鑒》、中國碳排放數據庫（CEADs），樣本數據的時間跨度為1997年～2019年，為減少序列的異方差性，將序列數據對數處理。將科技創新、碳排放強度及區域經濟發展分別記為lnTEC、lnCBE、lnECO，描述性統計如表1所示。

由表1可知，三個變量之間的協調發展大致均衡。科技創新及碳排放強度左偏；區域經濟發展偏度略微大于0，略微右偏。但偏度與0差異較小，所以可近似于平峰正態分布。

表1 變量描述性統計

三、實證分析

1.平穩性檢驗

在建立向量自回歸（VAR）模型之前，必須對各變量數據的平穩性進行ADF單位根檢驗。檢驗結果如表2所示，可知變量lnTEC、lnCBE和lnECO均在1%顯著性水平上不拒絕存在單位根的原假設，三個變量經過兩階差分后均通過單位根檢驗，為平穩時間序列，接下來建立VAR模型。

表2 ADF檢驗結果

2.VAR模型估計與穩定性

根據AIC及SC信息準則確定VAR模型的滯后階數為3，故構建D2TEC、D2CBE和D2TEC三者變量的VAR（3）模型。如圖1所示為判定結果，可以看出該模型的估計點均在單位圓內，所構建的VAR模型穩定，且存在個別單位根特征值特別接近單位圓周邊，表明沖擊存在較強持續性。

3.Granger因果檢驗

在進行Granger因果檢驗之前先進行Johansen檢驗可以確保變量間不存在偽回歸。檢驗結果表明三個變量之間至少存在一個協整關系，即科技創新、碳排放強度及區域經濟發展之間存在協整關系。

Granger因果檢驗結果如表3所示。從表3中可知：（1）碳排放強度與科技創新互為因果關系，云南省碳排放強度與科技創新的互動效應較為明顯；（2）科技創新在顯著水平1%下的條件下為區域經濟發展的格蘭杰原因，而區域經濟發展并非是科技創新的格蘭杰原因；（3）碳排放強度與區域經濟發展互為格蘭杰原因。

表3 Granger因果檢驗結果

4.脈沖響應與預測方差分解

（1）脈沖響應函數

脈沖響應函數及預測方差分解主要目的在于分析云南省科技創新、碳排放強度與區域經濟發展三者之間的相互關系（如圖2所示）。當碳排放強度產生一個標準差沖擊后，對自身的沖擊反應較為敏銳，對區域經濟發展在滯后1期產生沖擊，沖擊力度弱波幅小；對科技創新的沖擊存在小幅長期慣性效應，短時間內無法快速消除。

當區域經濟發展產生一個標準差沖擊后，對其自身的沖擊反應并不敏銳，對碳排放強度的沖擊較為劇烈；區域經濟發展對碳排放強度的沖擊表明區域經濟的高質量增長會直接加大碳排放總量，在一定程度上對科技創新有穩定促進作用。

當科技創新產生一個標準差沖擊后，對其自身的沖擊反應較為敏銳；對碳排放強度整體呈負向效應，原因在于當科研成果實施落地后，新能源逐漸普及會縮減碳排放總量，科技創新的進步會削弱碳排放強度；對區域經濟發展沖擊整體較弱，支持云南省區域經濟發展的五大支柱型優勢產業為煙草、生物資源開發、旅游業、礦產業、以水電為主電力產業，所以科技創新對云南省區域經濟發展推動作用不明顯。但科技創新初期科研經費投入較大，并未促進經濟發展，但之后逐漸表明科技創新始終助力于促進區域經濟發展，

（2）預測方差分解

預測方差分解可以準確衡量各變量間的相互影響程度，表4為區域經濟發展、碳排放強度及科技創新等變量的預測方差分解情況。

表4 方差分解

①區域經濟發展受自身的方差影響在第10期為62.57%，碳排放強度的影響占比為23.93%，科技創新的影響占比13.48%。可知區域經濟發展主要受自身的影響，其次為碳排放強度，再次之為科技創新。原因在于科技創新對區域經濟發展的推動作用具有滯后期，且云南省五大優勢型產業的發展必將增加云南省碳排放總量加大碳排放強度，所以云南省碳排放強度的增加對區域經濟發展的影響占比相對科技創新高；同時云南省并非主要依靠科技創新實現經濟增長，所以科技創新對其區域經濟發展的促進作用并不強烈。

②碳排放強度受自身的方差影響在第10期為64.94%，區域經濟發展的影響占比為11.37%，科技創新的影響占比23.68%。可知碳排放強度主要受自身的影響，其次為科技創新，再次之為區域經濟發展。原因在于科技創新推動產業結構的優化升級，實現碳的節能減排削弱碳排放總量。同時科技創新的發展使新能源汽車越發普及，促進碳節能減排；區域經濟發展促進能源消費，加大碳排放總量及增加碳排放強度。

③科技創新受自身的方差影響在第10期為62.73%，區域經濟發展的影響占比為5.62%，碳排放強度的影響占比31.6%。可知科技創新主要受自身的影響，其次為碳排放強度，再次之為區域經濟發展。碳排放總量的減少，表明實施科技創新確實達到一定程度的節能減排、減少污染，進而推動科技創新的發展；但考慮到云南省并非主要依靠科技創新發展其經濟，故區域經濟的發展對推進科技創新的能力較弱。

四、結論與建議

1.結論

基于VAR模型對云南省1997年～2019年科技創新、碳排放強度及區域經濟發展交互效應進行研究，最終得出如下結論。（1）云南省的科技創新、碳排放強度及區域經濟發展的大致狀態比較均衡。（2）根據Johansen協整檢驗得出科技創新、碳排放強度與區域經濟發展確實存在長期協整關系；Granger因果檢驗表明云南省碳排放強度與區域經濟發展互為因果，科技創新與碳排放強度互為因果，科技創新是云南省區域經濟發展的格蘭杰原因。（3）脈沖響應及方差分解分析表明云南省科技創新與碳排放強度互相協調、互相促進。科技創新能提高資源能源利用效率，推動節能型產品的生產和使用，是影響碳排放強度最主要的因素[11]；區域經濟發展增加碳排放強度，支持云南省經濟發展的五大優勢型產業，也將增加碳排放總量；科技創新推動區域經濟發展，但基于云南省情對其經濟發展的促進作用不強。

2.建議

基于以上分析給出以下建議。（1）根據碳排放強度與科技創新之間的互相交互效應，政府應加大科研經費的投入，推進區域科技創新，實現低碳循環發展。（2）努力協調科技創新與經濟增長兩者之間的關系，強化區域經濟發展與科技創新之間的互相促進作用，才能使三者遵循一個較為良性的循環趨勢，進而促進經濟高質量增長。（3）在實現經濟增長的基礎上，加快產業結構調整的步伐的基礎上，注重大氣環境污染問題，鼓勵經濟環境協同發展。